亞馬遜雲端運算服務（AWS）台灣與 BC Platforms 於今（3）日舉行「智慧醫療國際研討會」，聚焦於智慧醫院的數位轉型與雲端安全應用，邀集新加坡 AWS 國際基因專家 Charlie Lee 博士、AWS 智慧醫療專家 Thiam Hwa Lin、韓國延世大學醫學院 You, Seng Chan 醫師以及 BC Platform 亞太及日本區資深副總經理 Andrew O’Brien，與國衛院癌研所楊奕馨博士等產官學研代表，共同探討如何透過雲端基礎架構推動智慧醫院以及可信研究環境（Trusted Research Environment, TRE） 的建置實踐，增進醫療資料互通、臨床研究與精準醫療的落實。
公私協力進行式，AWS 台灣在地資料中心啟動
衛生福利部醫事司司長劉越萍致詞時表示，國衛院過去以 BOT 方式協助智慧醫療方案落地，已證明政府與產業協作的可行模式。接下來，衛福部將持續以公私協力推動醫療數位化，讓創新真正落地到醫療體系。
延伸閱讀：公私協力，真實世界數據如何重塑藥物給付的未來？
AWS 台灣公部門業務總監傅元亨則直言道：「AWS 亞太（台北）區域（Region）於今年正式上線，提供在地的資料中心能力。牢靠的基礎架構、資安與全球創新能力，是全球 80% 生技醫藥獨角獸、前 20 大藥廠中的 19 家，以及四家基因定序領導廠商選擇 AWS 的原因。」
而在深耕台灣方面， 區域啟動象徵著 50 億美金的投資承諾。目前已與中研院、亞洲大學及長佳智能等展開多項合作，並將全力支持「健康台灣」計畫，持續推動人才培育與智慧醫療。
台灣醫學資訊學會理事長林明錦致詞時則指出，台灣醫院上雲端的壓力並不大，多半是因應政府法規與整合需求。SMART on FHIR 是實現跨系統資料互通的關鍵，它透過標準化 API 讓應用程式能安全存取電子病歷（EHR）。
他並生動地補充道：「電子病歷的要求是什麼？快快快！時間就是金錢，誰能快速導入誰就贏得先機。但同時我們面臨的人力問題也依然相當嚴峻，坦白說得護理師者得天下。」
數據湖泊整合孤島，雲端彈性擴充優勢成韓國主流
AWS 亞太及日本基因體產業負責人Charlie Lee 坦言道：「在新加坡、泰國、英國推動精準醫療的經驗，讓我們非常清楚『坑和挑戰在哪裡』。正因如此，我們能與夥伴提供客製化或預製的雲端與資料整合方案使其更快落地。」而在數據挑戰方面，他指出 醫療機構每年產生超過 50 PB 的數據，但由於多為非結構化形式，其中 97% 未被使用。
他建議打造數據湖 (Data Lake) 以集中儲存結構化與非結構化數據，成為進階分析、機器學習與精準醫療的基礎。並提及生成式 AI 在醫療的應用，例如在臨床試驗方面，尋找患有肺癌且帶有特定基因突變的非吸菸者，以此協助媒合病患參與臨床試驗；或是利用 AI 自動摘要出院紀錄以減輕行政負擔，並透過數位聊天機器人提升病患互動體驗。
韓國延世大學醫學院助理教授 You Seng Chan 則分享韓國經驗。他指出，推動 AI 與醫療機構合作時，韓國最大的挑戰仍是如何在隱私保護與資料可用性間取得平衡，並以延世大學醫療體系擁有超過 2,000 張床位的相關應用為例。
如延世建立的數據湖平台，專門處理大量的非結構化數據（如臨床筆記、影像、基因數據），並整合去識別化解決方案。此外，YUHS 混合雲架構： 延世透過 VPN 將地端數據湖與 AWS 連接。此架構在韓國被視為醫院的邏輯延伸（意及仍屬「醫院區域」），在不將數據暴露於公開網路的前提下，提供雲端的擴充性。
為何選擇雲端而非在地部署？他強調，購買在地實體 GPU 已不再符合現代 AI 需求。2024 年的運算需求與 2022 年截然不同，設備往往難以跟上迭代速度，因此雲端的彈性擴充能力更顯重要。
他也以 Y-KNOT 大型語言模型為例，說明在地語言訓練的重要性。該雙語（韓文/英文）大型語言模型，是利用延世體系醫院內部數據進行微調，目前已實際部署於臨床流程中，用於自動生成出院摘要，他表示這是少數由醫院自主開發並實際用於病患照護的大語言模型案例。
打造可信賴研究環境，落實臺灣精準醫療願景
BC Platforms 亞太及日本地區生命科學與醫療保健銷售資深副總裁 Andrew O’Brien 表示：「亞洲的疾病負擔是全球最沉重的，但研究仍明顯落後，多數藥物仍依賴西方數據開發。亞太最大的挑戰在於持續取得並整合不同來源的醫療數據。資料標準化與治理，將決定精準醫療能否真正實現。」
他強調，許多機構尋求亞洲人種的資料，而臺灣在透明度、法治等方面，確實有機會領先其他同區域競爭對手。他進一步指出，對於擁有高品質全民健保資料、成熟人體生物資料庫以及先進電子病歷的臺灣而言，現在的關鍵在於走完最後一哩路——將生物標記與影像數據標準化後整合至一起。
而國家衛生研究院已與 BC Platforms 合作，建置一個平台，名為「HARBOR」（Health Analytics & Research Base Of Reliance）的可信賴研究環境（Trusted Research Environment, TRE）。國衛院楊奕馨博士以自身作為重度資料使用者的經驗感嘆，過去為了資安，研究者往往得舟車勞頓親自前往衛福部的「獨立作業區」才能接觸數據，折損不少研究效率。
如今，各 TRE 與 HARBOR 平台的建立，旨在於資安與便利之間找到平衡點，體現引入自英國 HDR UK 的「五大安全」架構：確保有「安全的人員」（Safe People）執行具公益性的「安全的計畫」（Safe Projects），在「安全的環境」（Safe Setting）中處理去識別化的「安全的數據」（Safe Data），最後經過審查產出「安全的輸出」（Safe Output）。「我們跟新加坡科技研究局也在討論什麼可以一起做，此外，在台灣這麼多 TRE，誰被認證、誰不被，這也是繼續探討的方向。」她補充道。
參考資料：
1.會議現場
2.採訪整理
